
机器人智能视觉感知与深度学习应用
作者: 梁桥康,秦海,项韶 著18.65万字43人 正在读
已完结现代当代当代文学
目录 (110章)
倒序

正文
001 绪论002 .1 机器人视觉感知系统003 .2 机器人视觉感知发展趋势004 .3 机器人视觉感知研究挑战005 .4 喷码识别系统应用实践006 .4.1 喷码检测方法概述007 .4.2 喷码识别系统需求分析008 .4.3 喷码识别系统硬件选型009 .4.4 基于轻量级Ghost-YOLO模型的喷码识别(1)010 .4.4 基于轻量级Ghost-YOLO模型的喷码识别(2)011 .4.4 基于轻量级Ghost-YOLO模型的喷码识别(3)012 .5 本章小结013 机器人智能视觉感知系统概述014 .1 机器人智能视觉感知系统组成(1)015 .1 机器人智能视觉感知系统组成(2)016 .2 机器人智能视觉感知的主要流程017 .3 机器人智能视觉感知的典型应用018 .3.1 面向农业机器人的视觉感知概述019 .3.2 基于多模型融合的应用实践020 .4 本章小结021 深度学习技术概述022 .1 全连接神经网络023 .1.1 反向传播原理024 .1.2 全连接神经网络的缺点025 .2 卷积神经网络及其应用026 .2.1 神经网络的基本运算027 .2.2 神经网络的常用函数028 .2.3 模型融合029 .2.4 循环神经网络030 .2.5 集成学习理论基础031 .3 基于深度学习的视觉目标检测032 .3.1 两阶段算法033 .3.2 一阶段算法034 .4 基于深度学习的视觉目标跟踪035 .4.1 单目标跟踪036 .4.2 多目标跟踪037 .5 本章小结038 .1 概述(1)039 .1 概述(2)040 .2 基于图像分割的场景文本检测041 .2.1 特征提取网络042 .2.2 文本区域掩码标签的生成043 .2.3 场景文本区域的检测044 .2.4 文本区域的后处理算法045 .2.5 文本检测应用实践046 .3 基于序列的场景文本识别047 .3.1 场景文本特征序列的提取048 .3.2 特征序列上下文信息提取049 .3.3 转录层文本识别050 .3.4 文本识别网络051 .3.5 模型训练052 .3.6 文本识别应用实践053 .4 基于轻量级模型的喷码文本识别系统054 .4.1 字符区域提取055 .4.2 字符文本处理056 .4.3 字符文本识别057 .4.4 字符文本识别应用实践058 .4.5 基于嵌入式系统的算法设计与实现059 .4.6 系统运行测试060 .5 本章小结061 视觉目标检测062 .1 目标检测系统概述063 .2 目标检测的相关概念064 .3 目标检测模型分类065 .4 数据获取与处理066 .4.1 数据预处理067 .4.2 数据标注068 .5.1 R-FCN基本原理介绍069 .5.2 R-FCN算法的改进070 .5.3 目标检测应用实践071 .6 基于Mask R-CNN的目标检测072 .6.1 Mask R-CNN算法基本原理073 .6.2 改进Mask R-CNN模型074 .6.3 Mask R-CNN应用实践075 .6.4 篮球以及球员检测系统软件设计076 .7 本章小结077 多目标跟踪078 .1 目标跟踪概述079 .1.1 单目标跟踪080 .1.2 多目标跟踪(1)081 .1.2 多目标跟踪(2)082 .1.3 多相机多目标跟踪083 .2 多目标跟踪系统构成084 .3 基于序列特征的多目标跟踪方法085 .4 基于上下文图模型的单相机多目标跟踪086 .4.1 图卷积神经网络的基础知识087 .4.2 基于上下文图模型的单相机多球员跟踪088 .4.3 多目标跟踪应用实践089 .5 本章小结090 图像语义分割091 .1.1 图像分割算法的定义092 .1.2 传统的图像分割算法093 .1.3 基于卷积神经网络的图像语义分割算法094 .2 基于自适应特征选择网络的遥感影像语义分割095 .2.1 基于自适应特征选择网络的遥感影像语义分割算法096 .2.2 基于自适应特征选择网络的遥感影像分割应用实践097 .3 基于SU-SWA的区域分割098 .3.1 基于SU-SWA的区域分割任务分析099 .3.2 基于SU-SWA的区域分割方法100 .3.3 基于SU-SWA的区域分割应用实践(1)101 .3.3 基于SU-SWA的区域分割应用实践(2)102 .4 本章小结103 参考文献(1)104 参考文献(2)105 参考文献(3)106 参考文献(4)107 参考文献(5)108 参考文献(6)109 参考文献(7)110 推荐阅读
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